АНАЛИЗ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ УРОЖАЙНОСТИ В КАЗАХСТАНЕ С ПОМОЩЬЮ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ И ИИ
DOI:
https://doi.org/10.32014/2025.2518-1726.341Ключевые слова:
искусственный интеллект, беспилотные летательные аппараты, сельское хозяйство, урожайность, Казахстан, сельскохозяйственный сектор, анализ растений, OpenCV, InceptionV3, мониторинг урожая, интеграция технологий, классификация изображений, TensorFlow, визуализация данных.Аннотация
Работа посвящена исследованию методов распознавания и анализа урожайности сельскохозяйственных культур в Казахстане на основе данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), широко известных как «дрон (квадрокоптер)», с использованием искусственного интеллекта (ИИ). С быстрым развитием технологий и растущим спросом на эффективное управление сельскохозяйственными ресурсами использование БПЛА и искусственного интеллекта открывает новые горизонты в области наблюдения и мониторинга, анализа состояния посевов. В рамках исследования рассмотрены современные технологии мониторинга сельскохозяйственных угодий с помощью БПЛА, которые позволяют с высокой точностью и частотой собирать качественные изображения и другие данные. Целью исследования является разработка и внедрение системы, способной автоматически собирать, обрабатывать и интерпретировать данные о состоянии сельскохозяйственных земель.
БПЛА оснащены современными датчиками и камерами, системами передачи данных, которые позволяют получать детальные изображения сельскохозяйственных полей. Эти изображения обрабатываются с использованием методов машинного обучения и нейронных сетей для выявления ключевых факторов, влияющих на урожайность сельскохозяйственных культур. Основное внимание уделяется разработке и применению алгоритмов машинного и глубокого обучения для анализа этих данных с целью автоматического распознавания различных культур, оценки их состояния и прогнозирования урожайности.
Работа включает в себя анализ эффективности различных подходов к обработке больших данных, полученных с БПЛА, а также разработку моделей, способных учитывать климатические и агротехнические факторы, влияющие на урожайность. Особое внимание уделяется интеграции данных из различных источников и их использованию для повышения эффективности и точности прогнозов и оптимизации сельскохозяйственного производства. В результате исследования предполагается разработать комплексную систему, способную существенно повысить эффективность управления сельскохозяйственными ресурсами и устойчивость аграрного сектора Казахстана к изменениям внешних условий. Применение разработанной интегрированной системы в Казахстане имеет потенциал значительного увеличения урожайности и доходов, что влияет на развитие устойчивого сельского хозяйства в регионе.